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Amazon Web Services

Mantener una alta disponibilidad con Auto Scaling (Español LATAM) | Maintaining High Availability with Auto Scaling (LATAM Spanish)

Amazon Web Services and Amazon via AWS Skill Builder

Overview

Información general sobre el laboratorio

Auto Scaling le permite escalar automáticamente la capacidad de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) según las condiciones que defina. Con Auto Scaling, puede asegurarse de que el número de instancias de Amazon EC2 que utiliza aumente sin interrupciones durante los picos de demanda, con el fin de mantener el rendimiento y se reduzca de forma automática durante los períodos de calma en la demanda para minimizar los costos. Auto Scaling resulta especialmente adecuado para aquellas aplicaciones que muestran variaciones de uso según la hora, el día o la semana.

Sin embargo, Auto Scaling representa algo más que una forma de agregar y quitar servidores. También es un mecanismo para manejar fallas similar a la forma en que el balanceo de carga maneja los servidores que no responden. En este laboratorio se muestra la configuración de Auto Scaling para iniciar, supervisar y actualizar automáticamente el equilibrador de carga asociado con las instancias de Amazon EC2.

Hay dos puntos importantes que debe saber sobre Auto Scaling. En primer lugar, Auto Scaling es una forma de establecer la “temperatura de la nube”. Usted utiliza políticas para “configurar el termostato” y, entre bastidores, Auto Scaling controla el calor al agregar y quitar recursos de Amazon EC2 según sea necesario para mantener la “temperatura” (capacidad).

Una política de Auto Scaling consta de lo siguiente:

  • Una plantilla de ejecución que define los servidores que se crean en respuesta al aumento de la demanda.

  • Un grupo de Auto Scaling que define cuándo usar una plantilla de ejecución para crear nuevas instancias de servidor y en qué contexto de zona de disponibilidad (AZ) y equilibrador de carga deben crearse.

En segundo lugar, Auto Scaling asume un conjunto de servidores homogéneos. Es decir, Auto Scaling no sabe que el servidor A es una instancia extragrande de 64 bits y que tiene más capacidad que una instancia pequeña de 32 bits. De hecho, este es un principio fundamental del cómputo en la nube: escalar horizontalmente con una flota de recursos fungibles; los recursos individuales son secundarios a la propia flota.

Objetivos

Al finalizar este laboratorio, podrá realizar lo siguiente:

  • Cree una nueva plantilla de ejecución con herramientas de línea de comandos.
  • Cree un nuevo grupo de Auto Scaling mediante herramientas de línea de comandos.
  • Configure notificaciones de Auto Scaling que se activan cuando los recursos de una instancia se vuelven demasiado altos o demasiado bajos.
  • Cree políticas para escalar o reducir verticalmente el número de instancias en ejecución en respuesta a cambios en la utilización de los recursos.

Requisitos previos sobre conocimientos técnicos

Para completar correctamente este laboratorio, debe estar familiarizado con la administración básica del servidor Linux y sentirse cómodo con las herramientas de línea de comandos de Linux. También debe ser competente en este punto con los conceptos básicos de la creación de nuevas instancias del servidor de Amazon EC2 y la configuración de Elastic Load Balancing.

Significado de los íconos

A lo largo de este laboratorio, se utilizan varios íconos para llamar la atención sobre diferentes tipos de instrucciones y notas. En la siguiente lista, se explica el propósito de cada ícono:

  • Precaución: información de especial interés o importancia (no es tan importante como para causar problemas con el equipo o los datos si la omite, pero podría generar la necesidad de repetir ciertos pasos).
  • Comando: un comando que debe ejecutar.
  • Resultado esperado: un resultado de ejemplo que puede utilizar para verificar el resultado de un comando o archivo editado.
  • Más información: dónde encontrar más información.
  • Nota: una pista, consejo u orientación importante.
  • Actualización: un momento en el que podría tener que actualizar una lista o página del navegador web para que se muestre información nueva.
  • Tarea completa: un punto de conclusión o resumen del laboratorio.

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